inflearn logo
知識共有
inflearn logo

DNN、CNN、RNNを活用したディープラーニング実務

DNN、CNN、RNN? 難しそうな専門用語も、本講義を通じてディープラーニングの核心アルゴリズムを完璧に整理し、実際に活用してみるディープラーニング実習コース!

難易度 初級

受講期間 無制限

CNN
CNN
RNN
RNN
dnn
dnn
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras
CNN
CNN
RNN
RNN
dnn
dnn
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras

受講後に得られること

  • ディープラーニング開発プロセスの理解

  • DNN、CNN、RNNの構成要素とモデルの原理の理解

  • Tensorflow Kerasの多様なフレームワークに対する理解

  • 多様なディープラーニング実習を通じたディープラーニングアルゴリズムの活用能力

ディープラーニングを本格的に活用してみたいです!

 
第4次産業革命時代では、人工知能技術が何よりも重要になっています。 đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. is becoming more important than anything else.
そのため、多くの企業もAI専門家の採用に積極的に乗り出しており、将来的には多くの職業が消えるだろうという展望も出ています。
もちろん、人間固有の領域だと思われていた芸術や創作などでは、AIがまだ頭角を現せていませんが、徐々に代替されるのは時間の問題でしょう。
ディープラーニング技術は、IT業界の従事者なら誰もが身につけたい技術ですが、その分ハードルが高く、容易に挑戦できないのが現実です。
 
そのため、ディープラーニングに関する知識を蓄えていただけるよう、私たちマソキャンパスで本ディープラーニング講座を誰でもついてこられるように設計いたしました。
そのためには、ディープラーニングの新しいアルゴリズムについて学び、習得しなければなりません。
今回の<DNN, CNN, RNNを活用したディープラーニング実務>コースは、Python言語とTensorFlow Kerasフレームワークをベースとしたディープラーニング・アルゴリズム・モデル開発のカリキュラムです。
 
これからは、より多くのデータから有用な情報を抽出できる技術力の確保が重要になるでしょう。
このような問題を解決するために人工知能(AI)ベースの機械学習/ディープラーニング技術が登場し、これを実装するために使用される主なモデルには教師あり学習方式のDNN、教師なし学習方式のCNN、そして強化学習方式のRNNがあります。
ディープラーニングの全般的な開発プロセスを把握し、多様なアルゴリズムでディープラーニングモデルを開発する学習過程を詳しく扱いながら、各モデル別の長所・短所および適用事例の実習について学び、実際のコードを入力して各モデル間の違いを確認し、ディープラーニングアルゴリズムを活用してみてください!

受講対象 🔑

  • 人工知能の実務活用を試みたい実務担当者
  • IT業界で起業・転職・就職などのキャリアを築きたいすべての人
  • ビジネスに人工知能を導入したい経営者、実務担当者
  • ディープラーニングのスキルを身につけるために、最初の一歩からしっかりと始めたいすべての人

講義の特徴 ✨

本講座を通じて、現在最もHOTな技術であるディープラーニングアルゴリズムDNN、CNN、RNNの作動原理を理解し、実習を通じて実際にディープラーニングモデルを実装することができます。

STEP 1. DNN, CNN, RNNの概念と動作プロセスの理解

ディープラーニングの数多くのアルゴリズムの中でDNN、CNN、RNNとは何なのか、どの状況でどのアルゴリズムを使用するかによって次元の異なるパフォーマンスを発揮するため、それぞれの原理を詳細に調べ、解き明かしていきます!

STEP 2. ディープラーニングのモデリング過程を実習する

代表的なディープラーニングアルゴリズム、回帰と分類!

回帰と分類を機械学習よりもはるかに精巧かつ正確に行うことができる DNN、CNN、RNN!

自分で設計したディープラーニングアルゴリズムモデルで、多様な実習を通じてすぐに活用できるディープラーニングを使ってみることができます。

STEP 3. デジタルの世界で発見したインサイトを現実の世界へ

ディープラーニングアルゴリズムの各種技法を活用してモデルを設計・訓練し、得られたインサイトを実際の業務に適用すれば、営業、開発、人事まで、膨大な分野のデータに基づいた意思決定に革命的な発展をもたらすことができます。


受講後の受講生の姿 📜

<DNN, CNN, RNNを活用したディープラーニング実務> 講義を受講した後は、次のような逆量を確保することができます。

  • ディープラーニング開発プロセスの理解
  • DNN、CNN、RNNの構成要素とモデルの原理の理解
  • Tensorflow Kerasの多様な Frameworkに対する理解
  • 多様なディープラーニングの実習を通じたディープラーニング活用能力

分野を問わず圧倒的な生産性の向上をもたらすディープラーニング!
ディープラーニングの核心アルゴリズムに関する詳細な説明を通じて、深い理論と実習を同時に学習するカリキュラム!


学習内容 📚

1. 重回帰モデルを設計する!

 

2. MNIST手書き文字モデルの評価結果の視覚化!

 

3. CNNの構成要素!

 

4. CNNでモデルを実行する!

 

5. LSTMを利用したニュースカテゴリ分類!


予想される質問 Q&A 💬

Q. Pythonプログラミングに関する予備知識は必要ですか?
A.
本講義および続くIT-Campusのディープラーニング講義には、基礎的なPython活用能力が必要です。 Pythonに慣れていない方は、IT-Campusの「Pythonデータ分析入門」および「Pythonデータ分析実務」講義を先に受講されることをお勧めします。

Q. 受講するための要件や必要条件はありますか?
A. 実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターまたは予備のデバイスを一緒に用意していただくことをお勧めします。

Q. ディープラーニングには高スペックなpcが必要だと聞きましたが、実習に高スペックなpcが必要ですか?
A. 高スペックな環境で実行するのが望ましいですが、本講義では AnacondaとJupyter Notebookを活用した仮想環境で実習が進められるため、一般的な事務用PC レベルであれば受講に支障はありません。


講師紹介 ✒️


受講前のご案内 📢

  • 実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターまたは予備の機器を一緒にご用意いただくことをお勧めします。
    また、Windows OSベースで実習が行われるため、Windows環境での受講をお勧めいたします。
  • 講義資料および実習ファイルは「9. 教材ダウンロードセンター」セクションにあります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能の実務活用を試みたい実務担当者

  • IT業界で起業・転職・就職などのキャリアを築きたいすべての人

  • ビジネスに人工知能を導入したい経営者、実務担当者

  • ディープラーニングの能力を身につけるために、核心的な技法をしっかりと習得して始めたいすべての人

前提知識、
必要でしょうか?

  • 本講義は、基本的なPythonの活用能力を必要とします。

  • マソキャンパスの「Python入門」、「Python実務」講座を先に受講されることをお勧めします。

こんにちは
Masocampusです。

15,631

受講生

2,339

受講レビュー

171

回答

4.7

講座評価

123

講座

"昨日より成長します。そして、昨日より成長しようとする人を支援します。"

 

マソキャンパスの真心と願いを込めたActionable Contentで、

2013年からオンライン・オフラインでともに歩んできた累計受講時間1億時間!

この貴重な経験と時間は、いつもマソキャンパスと受講生双方の成長の源です。

 

マソキャンパスチームは、私たち全員の成長のために、必ず2つの原則を守ります。

 

1. 学べば必ず使える Actionable Content

2. 参加者の時間と労力を尊重するTime-Saving Curriculum

 

マソキャンパスのActionable and Time-Saving Curriculumで、成長への道を共に歩んでいけることを願っています。

もっと見る

カリキュラム

全体

26件 ∙ (4時間 33分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

4件

4.0

4件の受講レビュー

  • sjoh7998님의 프로필 이미지
    sjoh7998

    受講レビュー 17

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    27% 受講後に作成

    データを前処理した後、そのデータを訓練、テスト、そして評価データに分けて使用する方法まで詳しく説明してくださり、理解するのに非常に大きな助けになります。

    • bkkim29128님의 프로필 이미지
      bkkim29128

      受講レビュー 1

      ∙

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      入門でいいですね。

      • masocampus
        知識共有者

        良い入門講義なんて嬉しいです😊 次の講義も対象受講生レベルに合った講義で上手く準備します!

    • chamdevil2650님의 프로필 이미지
      chamdevil2650

      受講レビュー 1

      ∙

      平均評価 1.0

      1

      54% 受講後に作成

      トークナイザーを使用したデータ前処理 - 埋め込み部分は講義に含まれていませんか? コアが抜けていますね;;;;;;;;

      • masocampus
        知識共有者

        講義の受講と建設的なレビューを残していただきありがとうございます。今後のコース企画時に指摘してくださった部分反映したカリキュラムの講義で積極的に検討いたします。

    • jongsunlim4560님의 프로필 이미지
      jongsunlim4560

      受講レビュー 2

      ∙

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      • masocampus
        知識共有者

        受講レビューをお寄せいただきありがとうございます😊 一生懸命準備した甲斐がありました。常に最善を尽くすMASO CAMPUSになります!

    Masocampusの他の講座

    知識共有者の他の講座はこちら

    似ている講座

    同じ分野の他の講座を見てみましょう!

    新規会員登録で25%OFF

    ¥7,515

    25%

    ¥10,015